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合成孔径雷达影像和可见光影像的匹配是雷达自动导航飞行器的关键技术之一,概述了雷达图像的基本滤波方法,多尺度边缘特征提取的基本思路。论述了基于改进Hausdorff距离的SAR与可见光图像的匹配思想,总结了其中存在的主要问题。 相似文献
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针对异源无人机影像视角、分辨率、灰度值差异大的特点,提出一种基于语义深度局部特征的无人机热红外与可见光影像匹配方法。该方法首先利用全卷积神经网络和注意力机制提取具有语义信息的深度局部特征;其次以多通道特征图作为描述符进行kd-tree匹配;最后将向量场一致性VFC(Vector Field Consensus)和随机采样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)相结合(VFC-RANSAC)进行误匹配剔除,从而实现无人机热红外与可见光影像的稳健匹配。匹配试验表明,与SIFT、KAZE等提取的人工特征相比,深度特征可以抵抗更大的影像几何和辐射差异;与RANSAC相比,VFC-RANSAC能够更有效地剔除外点,获得更高的正确匹配率和匹配精度。 相似文献
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用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。 相似文献
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针对无人机热红外影像与光学卫星影像的匹配难题,提出一种基于异源地标数据集学习的深度局部特征匹配方法。首先,利用生成对抗网络学习热红外与可见光影像的灰度分布规律,并进一步合成用于特征提取模型训练的热红外影像地标数据集;然后,联合残差网络和注意力机制模型,从数据集中学习深度不变特征;最后,经过对不变特征的匹配、提纯等处理,获得像对的正确匹配点。试验测试了该方法的性能,并与KAZE、特征检测描述网络和深度局部特征模型进行了对比。结果表明,提出的方法对灰度、纹理、重叠率以及几何变化具有较强的适应性,且匹配效率较高,可为无人机视觉导航提供支撑。 相似文献
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针对倾斜影像匹配正确率低、匹配时间较长等问题,该文提出一种注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配算法。该算法以尺度不变特征变换(SIFT)特征为基础,通过特征点优选及深度学习匹配策略提高匹配正确率及效率。构建尺度空间进行SIFT特征点检测并确定主方向;根据地物反射光谱特性构建可见光植被指数,引入语义信息约束剔除不稳定特征点,并基于特征点邻域梯度统计值计算特征点描述向量;采用基于深度学习的注意力机制图匹配算法进行特征匹配,通过注意力机制图神经网络聚合特征点空间及上下文信息,再求解聚合后特征向量的最优部分分配矩阵,并基于阈值确定匹配点。利用不同类型无人机航空倾斜影像进行实验对比,结果表明,该文算法比现有算法匹配正确率有较大提升,匹配耗时明显降低。 相似文献
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针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。 相似文献
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基于小型无人机可见光遥感的蓝藻识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以无人机航拍获取的可见光影像为数据源,研究小面积水域中蓝藻的提取方法。首先采用无人机获取可见光影像,运用4种可见光植被指数对图像进行运算,提出了用于蓝藻识别的可见光归一化差异植被指数与增强型红绿差值植被指数,以人工目视解译统计得到的蓝藻面积作为判别依据。结果表明:利用增强型红绿差值植被指数对湖泊中蓝藻的分类及提取,精度可达95.89%,Kappa系数为97.03,质量稳定,精度较高。 相似文献
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雷达图像作为一种主动式传感器所获取的图像,有别于人们熟悉的航空、航天摄影或者某种扫描仪所获取的反映地面信息的图像。由于2种类型的传感器存在着本质的差别,雷达图像和光学影像上所表现出的色调、纹理、阴影等特点形成了一定的差异。主要从2种图像的辐射特性、几何特性以及影像分辨率等方面进行对比,以便更深入理解雷达图像的特性。 相似文献
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别开红 《测绘与空间地理信息》2013,36(7):146-148
随着空间技术的发展,遥感图像的分辨率越来越高。其重要性日渐显露。遥感图像处理的发展目标之一就是实现自动的识别及目标信息的自动提取。利用高分辨率的卫星(如快鸟卫星)影像识别地面目标是急需的,本文仅以遥感影像的水体提取为例。 相似文献
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